颅内动脉瘤(Intracranial Aneurysm,IAs)是目前较为广泛的一种血管疾病,其最终的破裂往往会造成蛛网膜下腔出血,严重的威胁人类的生命安全。近年来,针对IAs的研究往往集中于破裂情况分析,以及治疗手段的优化,而对于生长过程的IAs的研究往往比较缺乏,对于动脉瘤的生长机制依旧认识不足,而生长过程的研究对于及时治疗以及患者减少病痛有着巨大的作用。计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)作为一种有效的手段被广泛应用,可以更加直观的分析血流动力学参数。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)的普及以及相位对比成像(Phase contrast,PC)的应用,对于IAs的筛查起着十分重要的作用。而3D打印技术(3D-Printing)以及微流控芯片技术的快速发展,也为构建IAs模型提供了基础。本文也正是在这一时代发展背景下,针对IAs的生长各阶段进行研究。对于IAs不同阶段的数字模型,利用3D打印技术和器官芯片技术制作两种体外模型,将3D模型和芯片模型均利用CFD进行仿真,利用MRI进行扫描,旨在探究IAs生长过程中血流动力学参数的变化,并且提供有效的影像,以供医生进行IAs的早期的辅助诊断。本文的主要研究工作有:·针对一例IAs,根据其生长基本规律,构造其从生长到破裂的六个阶段的数字模型,并且进一步制作成一组动脉瘤3D模型和一组动脉瘤器官芯片模型。·对于六个阶段的动脉瘤3D模型和动脉瘤器官芯片模型分别利用CFD进行仿真,获得每个阶段模型的血流动力学参数,从而分析IAs生长过程中的参数变化。并提出仿真的优化方案,流固耦合(Fluid-structure interaction,FSI)。·对于六个阶段的动脉瘤3D模型,使用3D打印技术制作体外3D模型;对于六个阶段的动脉瘤器官芯片模型,使用微流控技术制作体外芯片模型。所有模型分别利用PC-MRI进行扫描,后处理结果之后用于对比CFD结果,对IAs生长过程提供合理解释,并利用MRI的图像为医生的早期IAs诊断提供辅助。并提出图像的优化方案,电磁超材料(Metamaterial)。·针对四例破裂的IAs,使用多形态学参数的组合建立破裂判别公式;使用多血流动力学参数的组合建立破裂点判别公式。